编写、丰富与编译 model cookbook 的专用人机协作开发工作流。包含 Prompting Guide 大纲扩展、交付物大纲拆解与初始化、TOC 驱动编译为 HTML/Jupyter Notebook 预览及两库联动沉淀。
专门用于将超长群聊日志转化为结构化知识图谱。采用滑动窗口增量提取，规避上下文限制，并确保实体与关系的沉淀与溯源。
处理面试记录的 Agent 技能。包含面试大纲规划、面试提问提取与纠错、面试总结自评，以及知识图谱存储方案。
一个互动式的主题学习助手。作为一名智能学习伙伴，将用户的学习目标结构化，并引导完成学习过程。使用此技能时，必须高频、精确地使用 memocli 读写知识图谱，以记录和追踪学习状态。当用户希望开始新的学习主题、继续之前的学习、或者需要你引导学习某个概念时使用。
结合深度调研（Deep Research）与人工洞察（Human-in-the-loop），为大模型生态合作生成商业落地规划与极度颗粒度的宣发物料。当用户希望通过严谨的两阶段调研（前期探索与深度研究）、引入人工战略判断，并最终生成全套合作与 GTM 方案时，使用此技能。
A comprehensive, autonomous deep research framework. Use this skill when the user requests a thorough, multi-dimensional investigation into a complex topic, market research, technology landscape, or any task requiring extensive web browsing, data synthesis, and structured reporting. It orchestrates subagents and uses file-system-based state management to prevent context bloat.
| name | release-showcase-manager |
| description | 全生命周期模型发布演示管理。涵盖从素材收集、开发任务设计到视频录制与模型评价的完整流程。 |
| license | Apache-2.0 |
| author | github/cafe3310 |
| depends_on_skill | ["github/cafe3310/public-agent-skills -> doc-todo-log-loop","github/cafe3310/public-agent-skills -> showcase-video-processor","github/cafe3310/public-agent-skills -> oneshot-website"] |
| depends_on_binary | [] |
此技能专门用于管理 AI 模型发布期间的大规模演示（Showcase）项目。它不仅仅是一个视频剪辑工具，而是一个端到端的工程管理框架。它引导 Agent 从模型能力研究出发，设计并实施具体的开发任务（如 Web 生成、代码工程、移动端应用等），并在开发过程中同步完成录制、笔记记录和性能评价，最终产出可用于发布的演示素材。
此技能深度集成 doc-todo-log-loop，确保在复杂的长期任务中能够随时断点续传，保持上下文一致性。
当使用此技能管理一个项目时，该项目的工作区（Workspace）应具备以下结构（可参考 assets/template_workspace/）：
notes/: 统一的知识与记录目录。包含模型文档、Research、开发日志、交付日志等。showcases/: 核心输出目录，每个子目录代表一个独立的演示项目（如 web-app-gen/, mobile-ocr/）。video-raw/: 存放原始录屏素材。video-clipped/: 存放经过初步裁剪和加工的成品视频。文档命名与分类规范 (Naming & Classification)：
在 notes/ 目录下的所有文档必须遵循强制命名格式：yyyy-mm-dd-hh 类型 名字.md。
笔记: 个人随笔、散乱的想法或用户投递的零散笔记。文档摘录: 从外部复制、摘录的文档或参考资料。Research: 针对特定课题的在线调研结果。开发日志: Showcase 或演示项目的开发过程记录、思考链分析。交付日志: 记录交付包内容、快照及更新说明。结构一致性约束 (Structural Consistency)：
showcases/, video-raw/ 与 video-clipped/ 必须保持完全一致的内部子目录层级。
showcases/ 对应的项目子目录下。showcases/ 为基准源，负责将原始素材同步/移动至 video-raw/，并将加工后的视频存放至 video-clipped/，同时严格维护一致的目录层级。禁止在根目录下直接堆放文件。工作区必须配置 Git LFS 以管理大型视频素材。
本技能支持通过以下子命令（Workflows）进行阶段化执行。用户可随时要求：“进入阶段 N” 或 “执行 [子命令名]”。
workflows/01-discovery-and-collection.md。收集模型画像与素材。workflows/02-planning-and-design.md。初始化 doc-todo-log-loop 并设计 Scenario。workflows/03-development-and-execution.md。在 showcases/ 下进行编码实现。workflows/04-capture-and-notetaking.md。录制视频并同步更新 notes/。workflows/05-evaluation-and-insights.md。产出正式的模型评价报告。workflows/06-finalization.md。产出成品视频并归档。workflows/07-handover-packaging.md。封装面向视频剪辑师的素材包。doc-todo-log-loop: 用于全程的任务追踪和状态保存。showcase-video-processor: 用于后期的视频精修。oneshot-website / ppt-skill: 作为开发阶段的高效产出工具。doc-todo-log-loop 更新日志。.gitattributes。video-clipped/CLIPPING_LOG.md 中，确保每一段剪辑素材都有据可查、可追溯。{model} {id} {name} 格式。notes/ 目录下维护 yyyy-mm-dd-hh 交付日志 {名字}.md 记录每次产出的目录结构快照。若素材包发生更新，需采用覆盖式替换并配以 UPDATE_NOTES.md 说明变更项。